SVM在车牌字符识别中的应用

• 作者: 万睿 张凤阳 张晶 李志敏 黄凡
• 来源期刊: 电工技术
• 学科: 工学
• 关键词: 支持向量机 字符识别 最优分类面 核函数 BP神经网络
• 年，卷（期）: 2007,（10）
• 所属期刊栏目: 智能控制技术
• 页码范围: 56-58
• 页数: 3页
• 分类号: TP3
• 字数: 3290字
• 语种: 中文
• DOI: 10.3969/j.issn.1002-1388.2007.10.029

摘要

介绍了将SVM算法应用于车牌识别中的字符识别,较好地解决了识别率和识别速度难以同时提高的难点.结果表明,在训练样本较少且无字符特征提取的情况下,该系统具有较高的识别率和识别速度,并具有很好的分类推广能力.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	李志敏	重庆大学光电技术及系统教育部重点实验室	42	417	12.0	16.0
2	张晶	重庆大学光电技术及系统教育部重点实验室	19	217	8.0	14.0
3	黄凡	重庆大学光电技术及系统教育部重点实验室	9	130	6.0	9.0
4	万睿	重庆大学光电技术及系统教育部重点实验室	8	108	6.0	8.0
5	张凤阳	重庆大学光电技术及系统教育部重点实验室	8	108	6.0	8.0